数据分析和可视化是数据科学领域的核心组成部分，它们帮助人们理解数据、发现模式并做出基于数据的决策。选择合适的工具对于实现有效的数据分析至关重要。以下是一些被广泛认为好用的数据分析和可视化软件：
1. tableau: tableau 是一个强大的数据可视化工具，它允许用户通过拖放的方式来创建复杂的图表和仪表板。tableau 提供了丰富的数据源连接能力，可以与各种数据库、apis 以及云服务集成。它的界面直观易用，适合非技术背景的用户。tableau 还支持移动设备访问，使得数据可视化更加灵活。
2. microsoft power bi: power bi 是微软推出的一款商业智能工具，它允许用户将来自不同来源的数据整合到一个中心平台上，并提供了一系列的分析和可视化功能。power bi 支持多种数据源，包括sql数据库、excel、power bi data sources等。它的主要优点是与微软生态系统中的其他产品（如excel、powerpoint）有很好的兼容性，并且可以通过power bi service进行远程访问。
3. qlik sense: qlik sense 是一款专注于数据探索和分析的软件，它提供了一个易于使用的界面，让用户能够轻松地探索和分析数据。qlik sense 支持多种数据源，并且提供了丰富的可视化选项，包括地图、时间线、散点图等。它的另一个优点是提供了丰富的报告和分析工具，可以帮助用户更好地理解数据背后的故事。
4. dax: dax（data analysis expressions）是一种在excel中执行复杂计算的能力，它允许用户编写自定义函数来处理数据。虽然daq不是一个专门的可视化工具，但它的强大功能使其成为数据分析师和业务分析师的首选工具之一。通过使用daq，用户可以快速地创建复杂的数据模型，并进行深入的分析。
5. r: r是一种用于统计分析和图形表示的语言和环境，它提供了一套完整的数据处理和可视化工具。r语言的社区非常活跃，有大量的第三方包和插件可供使用。r语言适用于那些希望进行高级统计分析和数据建模的用户。
6. python: python是一种多用途的编程语言，它在数据分析和可视化方面也有广泛的应用。python的库如pandas、numpy、matplotlib、seaborn等都提供了强大的数据处理和可视化功能。python的另一个优点是其开源的特性，这意味着你可以免费获取到大量的库和框架。
7. jupyter notebook: jupyter notebook是一个基于web的交互式计算环境，它允许用户在网页上直接编写、运行和分享代码。jupyter notebook非常适合进行快速的原型开发和协作工作。通过使用jupyter notebook，用户可以将数据分析和可视化的过程自动化，提高工作效率。
8. apache spark: apache spark是一个通用的大数据计算平台，它提供了一系列的数据处理和分析工具。spark特别擅长处理大规模数据集，并且可以与hadoop、hbase、cassandra等分布式系统无缝集成。spark的数据处理能力非常强大，但需要一定的学习曲线。
9. google analytics: google analytics是一个免费的网站分析工具，它可以帮助网站管理员了解他们的受众如何与网站互动。虽然google analytics本身不是一个专业的数据分析或可视化工具，但它提供了大量关于网站性能和用户行为的数据，这对于理解网站的表现和优化用户体验非常有用。
10. google sheets: google sheets是google提供的电子表格服务，它允许用户创建和编辑电子表格文档。虽然google sheets主要是一个电子表格工具，但它也提供了一些基本的数据分析功能，比如透视表和条件格式化。google sheets适合那些只需要进行基本数据分析和可视化的用户。
综上所述，选择哪个工具取决于你的具体需求、团队的技能水平以及预算。如果你是一个初学者或者需要一个简单易用的可视化工具，tableau或microsoft power bi可能是更好的选择。如果你需要更强大的数据处理和分析能力，那么可以考虑r语言或python。如果你正在寻找一个跨平台的解决方案，那么qlik sense或dax可能是合适的选择。
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